基于Cross-bin度量的視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景視覺(jué)目標(biāo)跟蹤一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，具有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，例如視頻監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域。目標(biāo)跟蹤算法的效果直接影響應(yīng)用的實(shí)際效果，因此研究一種高效準(zhǔn)確的跟蹤算法，具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。目前，常用的跟蹤算法主要基于模型匹配或者檢測(cè)器來(lái)進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。在模型匹配中，通過(guò)學(xué)習(xí)目標(biāo)的模型，在連續(xù)幀中搜索最相似的位置，并將該位置作為目標(biāo)的新位置；而在檢測(cè)器中，則是先利用物體檢測(cè)器對(duì)目標(biāo)進(jìn)行初始化，并在后續(xù)的幀中進(jìn)行目標(biāo)的跟蹤。這兩種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，但是都存在著一些問(wèn)題，例如對(duì)于光照變化、目標(biāo)遮擋等情況反應(yīng)不敏感等。二、研究問(wèn)題在實(shí)際場(chǎng)景中，多目標(biāo)的復(fù)雜運(yùn)動(dòng)、遮擋等都會(huì)對(duì)目標(biāo)跟蹤造成影響，而傳統(tǒng)的跟蹤算法在面對(duì)這些情況時(shí)表現(xiàn)不佳。因此，本課題將延續(xù)基于Cross-bin度量的目標(biāo)匹配方法（CVPR2018）的思想，提出一種新的跟蹤算法，具有更好的魯棒性和準(zhǔn)確性。三、研究?jī)?nèi)容和方法1.Cross-bin度量方法Cross-bin度量方法是一種新的目標(biāo)匹配方法，它不但能夠克服光照變化、遮擋等問(wèn)題，還能夠有效地處理圖像配準(zhǔn)問(wèn)題。該方法通過(guò)在特征空間中分成多個(gè)小區(qū)域，然后使用不同的度量方式計(jì)算相鄰小區(qū)域之間的距離，最終得到一個(gè)整體最優(yōu)的特征匹配結(jié)果。2.跨尺度跟蹤算法本課題將基于Cross-bin度量方法，提出一種新的跨尺度跟蹤算法。該算法將分別對(duì)不同尺度的圖像塊進(jìn)行跟蹤，并且在不同尺度之間進(jìn)行信息傳遞，從而得到更加準(zhǔn)確的跟蹤結(jié)果。此外，還將引入目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型等先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)融合運(yùn)動(dòng)模型和跟蹤結(jié)果，提高跟蹤算法的魯棒性和準(zhǔn)確性。3.算法評(píng)估本課題將基于公共數(shù)據(jù)集，對(duì)提出的跟蹤算法進(jìn)行評(píng)估。具體評(píng)估指標(biāo)包括跟蹤的準(zhǔn)確性、魯棒性、計(jì)算速度等方面。四、預(yù)期成果1.提出一種基于Cross-bin度量的跨尺度跟蹤算法，具有更好的魯棒性和準(zhǔn)確性。2.在公共數(shù)據(jù)集上，對(duì)新算法進(jìn)行評(píng)估，證明其在各種情況下的有效性和優(yōu)越性。3.發(fā)表學(xué)術(shù)論文，掌握目標(biāo)跟蹤算法革新的方法與思路，為視覺(jué)目標(biāo)跟蹤領(lǐng)域的研究提供新思路和參考。五、研究難點(diǎn)1.跨尺度跟蹤算法的精度和計(jì)算速度的平衡。2.目標(biāo)運(yùn)動(dòng)模型的確定和融合方式的選擇，以及如何有效利用先驗(yàn)信息提高算法的魯棒性。3.如何對(duì)跟蹤結(jié)果進(jìn)行后處理，消除假陽(yáng)性等干擾。六、參考文獻(xiàn)[1]ZhuW,HuB,LuZ,etal.Cross-bindeconvolutionalnetworkforimageclassification[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2017:806-814.[2]WuY,LimJ,YangMH.Objecttrackingbenchmark[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2013:1834-1841.[3]WangY,WangH,LuH,etal.Learningattentions:residualattentionalsiamesenetworkforhighperformanceonlinevisualtracking[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2018:4854-4863.[4]LiF,TianC,ZuoW,etal.LearningSpatiallyRegularizedCorrelationFilterBanksforV